MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206736184 · doi:10.2196/30286

Implications and Preventions of Cyberbullying and Social Exclusion in Social Media: Systematic Review

2022· review· en· W4206736184 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Charlotte
Mots-clésSocial mediaPsychologyThe InternetSocial exclusionInternet privacySocial psychologyApplied psychologyWorld Wide WebComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The growth of social networking has created a paradigm in which many forms of personal communication are being replaced by internet communication technologies, such as social media. This has led to social issues, such as cyberbullying. In response, researchers are investigating cyberbullying to determine its implications in various life sectors. OBJECTIVE: This manuscript reviews the methods, results, and limitations of the current cyberbullying research and discusses the physical and mental repercussions of cyberbullying and social exclusion as well as methods of predicting and counteracting these events. On the basis of the findings, we discuss future research directions. METHODS: Using ScienceDirect, ACM Digital Library, and PubMed, 34 research articles were used in this review. A review was conducted using the selected articles with the goal of understanding the current landscape of cyberbullying research. RESULTS: Studies have analyzed correlations between depressive and suicidal ideations in subjects as well as relationships in the social, educational, and financial status of the perpetrators. Studies have explored detection methods for monitoring cyberbullying. Automated detection has yet to become effective and accurate; however, several factors, such as personal background and physical appearance, have been identified to correlate with the likelihood that a person becomes a survivor or perpetrator of web-based cybervictimization. Social support is currently common in recovery efforts but may require diversification for specific applications in web-based incidents. CONCLUSIONS: Relations between social status, age, gender, and behaviors have been discovered that offer new insights into the origins and likeliness of cyberbullying events. Rehabilitation from such events is possible; however, automatic detection is not yet a viable solution for prevention of cyberbullying incidents. Effects such as social exclusion and suicidal ideations are closely tied to incidents of cyberbullying and require further study across various social and demographical populations. New studies should be conducted to explore the experiences of survivors and perpetrators and identify causal links. The breadth of research includes demographics from China, Canada, Taiwan, Iran, the United States, and Namibia. Wider ranges of national populations should be considered in future studies for accurate assessments, given global internet communication technology activity. The studies emphasize the need for formal classification terminology. With formal classification, researchers will have a more definite scope, allowing specific research on a single definable topic rather than on general bullying events and symptoms. Of all the studies, 2 used a longitudinal design for their research methodology. The low number of longitudinal studies leaves gaps between causation and correlation, and further research is required to understand the effects of cyberbullying. Research addressing ongoing victimization is required for the various forms of cyberbullying; social support offers the most effective current standard for prevention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle